彼らは言葉しか理解しない。この反論は、LLMがテキストのみで訓練されているため、基本的にテキストベースのタスクに限定されるという事実に焦点を置いている。フロンティアモデルは現在、画像やその他のマルチモーダルデータで訓練されているため、この反論はやや時代遅れとなっている。さらに、言語は人類が現実に関する知識を圧縮し、捉えるための最も強力なツールである。LLMはこの圧縮された知識を抽出し、明確に非言語的なタスクに適用することができる。研究者が実験を計画するのを支援すること、例えば生物学や材料科学において次に何をテストすべきかを提案することは、単なる言語的パフォーマンスの域を超えている。この反論が予測するようなLLMのパフォーマンスの明確な限界に、私たちはまだ遭遇していない。

彼らには肉体がない。批評家たちは、肉体がなければ汎用知能はあり得ないと主張する。これは、AIに対してのみ向けられているように見える人間中心主義的な偏見を反映している。人々は、無線で交信する肉体のないエイリアンや、容器に保持された脳に知能があると考えるだろう。どんな質問にも正確に答えるが、物理的に動いたり行動したりしない存在は、非常に知能が高いと見なされるだろう。物理学者のスティーブン・ホーキングは、ほぼ完全にテキストと合成音声を通じて世界と交流したが、彼の身体的な制約が彼の知能を低下させることはなかった。運動能力は汎用知能とは切り離して考えることができる。